Genesis是卡内基梅隆大学、马里兰大学、斯坦福大学、麻省理工学院等研究机构联合推出的开源生成式物理引擎，能模拟世界万物。Genesis能用简单的语言描述，快速生成精确的物理模拟，包括物体运动、人物动作和机器人策略等。引擎的特点在于高度的物理准确性、快速的模拟速度（比现实世界快约430000倍），及用户友好的Python化设计。Genesis能模拟各种材料和物理现象，提供一个轻量级、超快速的机器人仿真平台，及一个强大而快速的照片级写实渲染系统。Genesis能将用户的自然语言描述转换为数据模式，用在生成式数据引擎。Genesis为通用机器人、具身AI和物理AI应用而设计，预示着物理模拟和机器人技术领域的重大进步。
Genesis的主要功能物理模拟：模拟各种材料和物理现象，包括物体的运动、碰撞、流体动力学等。机器人仿真：提供轻量级、超快速的机器人仿真平台，支持多种机器人类型，如机械臂、腿式机器人、无人机、软体机器人等。照片级渲染：拥有强大而快速的照片级写实渲染系统，能生成高质量的视觉输出。生成式数据引擎：将用户的自然语言描述转换为数据模式，用在生成模拟场景。交互式3D场景：支持完全交互式的3D场景生成，包括家居室内场景、游戏环境等。开放世界物体生成：能生成开放世界中的铰接式物体，提供高质量的mesh资产。软体机器人模拟：针对软性机器人实现逼真的模拟，如蠕虫、柔软的抓手等。面部动画和语音同步：生成面部动作和表情，与语音同步，实现逼真的面部动画。Genesis的技术原理通用物理引擎：从头开始构建，集成各种物理求解器，如刚体、MPM（物质点方法）、SPH（光滑粒子流体动力学）、FEM（有限元方法）、PBD（位置基动力学）等，实现精确的物理模拟。生成Agent框架：在核心物理引擎之上运行，用在自动化数据生成，包括视频、摄像机运动、角色动作、机器人策略等。可微分仿真：支持可微分仿真，让仿真过程与机器学习算法结合，用在训练和优化。多模态集成：将物理模拟与视觉渲染、动作捕捉、语音合成等多模态技术集成，实现全面的模拟体验。跨平台兼容性：设计为可在不同操作系统和计算后端（如CPU、Nvidia GPU、AMD GPU、Apple Metal）上运行。Genesis的项目地址项目官网：genesis-embodied-ai.github.ioGitHub仓库：https://github.com/Genesis-Embodied-AI/GenesisGenesis的应用场景机器人仿真训练：模拟复杂环境，训练机器人在现实世界中执行任务。游戏物理引擎：在游戏开发中，创建逼真的物理效果和角色动作。电影特效制作：模拟逼真的物理破坏和动态效果，用在电影后期制作。科学研究模拟：在物理学和工程学研究中，模拟实验和测试理论。虚拟教学平台：在教育领域，创建虚拟实验室，辅助物理和科学教学。 
